MySQL的索引包括:普通索引
、唯一索引
、主键索引
、联合索引
在MySQL 5.7版本及之前,只能通过显式的方式删除索引。此时,如果发现删除索引后出现错误,又只能通过显式创建索引的方式将删除的索引创建回来。如果数据表中的数据量非常大,或者数据表本身比较大,这种操作就会消耗系统过多的资源,操作成本非常高。
从MySQL 8.x开始支持 隐藏索引
(invisible indexes) ,只需要将待删除的索引设置为隐藏索引,使查询优化器
不再使用这个索引,确认将索引设置为隐藏索引后系统不受任何响应,就可以彻底删除索引。 这种通过先将索引设置为隐藏索引,再删除索引的方式就是软删除
仍然是和正常索引一样实时更新的
。如果一个索引需要长期被隐藏,那么可以将其删除
,因为索引的存在会影响插入
、更新
和删除
的性能。增删改
某个字段在SELECT语句的 WHERE 条件中经常被使用到,那么就需要给这个字段创建索引了。尤其是在数据量大的情况下,创建普通索引就可以大幅提升数据查询的效率。
索引就是让数据按照某种顺序进行存储或检索
,因此当我们使用 GROUP BY
对数据进行分组查询,或者使用 ORDER BY
对数据进行排序的时候,就需要 对分组或者排序的字段进行索引 。如果待排序的列有多个,那么可以在这些列上建立 组合索引
。
结论:
对数据按照某个条件先进行查询
后再进行 UPDATE 或 DELETE 的操作
,如果对 WHERE 字段创建了索引,就能大幅提升效率。原理是因为我们需要先根据 WHERE 条件列检索出来这条记录
,然后再对它进行更新或删除
。如果进行更新的时候,更新的字段是非索引字段,提升的效率会更明显,这是因为非索引字段更新不需要对索引进行维护
对student_id字段加索引后,SQL 查询效率有了提升,同时显示出来的 student_id 还是按照 递增的顺序 进行展示的。这是因为索引会对数据按照某种顺序进行排序,所以在去重的时候也会快很多
3 张
,因为每增加一张表就相当于增加了一次嵌套的循环,数量级增长会非常快,严重影响查询的效率。查询
时进行的比较操作越快
存储空间
就越少,在一个数据页
内就可以放下更多的记录
,从而减少磁盘I/O
带来的性能损耗,也就意味着可以把更多的数据页缓存在内存
中,从而加快读写效率这个建议对于表的主键
来说更加适用,因为不仅是聚簇索引
中会存储主键
值,其他所有的二级索引
的节点处都会存储一份记录的主键值
,如果主键使用更小的数据类型
,也就意味着节省更多的存储空间和更高效的I/O
假设字符串很长,那存储一个字符串就需要占用很大的存储空间。在需要为这个字符串列建立索引时
,那就意味若在对应的B+树
中有这么两个问题:
记录
需要把该列的完整字符串存储
起来,更费时
。而且字符串越长,在索引中占用的存储空间越大
。字符串比较时
会占用更多的时间。我们可以通过截取字段的前面一部分内容建立索引,这个就叫前缀索引
。
这样在查找记录时虽然不能精确的定位到记录的位置
,但是能定位到相应前缀所在的位置
,然后根据前缀相同的记录的主键值回表
查询完整的字符串值。既节约空间,又减少了字符串的比较时间,还大体能解决排序的问题。
问题是,截取多少呢?截取得多了,达不到节省索引存储空间
的目的;截取得少了,重复内容
太多
拓展:Alibaba《Java开发手册》
[强制]
:在 varchar 字段上
建立索引时,必须指定索引长度
,没必要对全字段建立索引,根据实际文本区分度决定索引长度。
说明
:索引的长度与区分度是一对矛盾体,一般对字符串类型数据,长度为20
的索引,区分度会 高达90%
以上 ,可以使用 count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)
的区分度来确定。
比如age字段就不适合做索引,男女比例1:1,建立索引有一半的数据重复
这样也可以较少的建立一些索引。同时,由于"最左前缀原则
",可以增加联合索引的使用率
要限制每张表上的索引数目,建议单张表索引数量不超过6个
,原因:
占用磁盘空间
,索引越多,需要的磁盘空间就人。INSERT
、DELETE
、UPDATE
等语句的性能(增删改)
,因为表中的数据更改的同时,索引
也会进行调整
和更新
,会造成负担。优化器
在选择如何优化查询时,会根据统一信息,对每一个可以用到的索引进行评估,以生成出一个最好的执行计划
,如果同时有很多个索引都可以用于查询,会增加MySQL优化器生成执行计划时间
,降低查询性能。WHERE
条件(包括GROUP BY
、ORDER BY
)里用不到的字段不需要创建索引,索引的价值是快速定位
,如果起不到定位的字段通常是不需要创建索引的
如果表记录太少,比如少于1000个
,那么是不需要创建索引的。表记录太少,是否创建索引对查询效率的影响并不大。甚至说,查询花费的时间可能比遍历索引的时间还要短,索引可能不会产生优化效果。
比如在学生表的“性别”字段上只有“男”与"女"两个不同值,因此无须建立索引。如果建立索引,不但不会提高查询效率,反而会严重降低数据更新速度。
字段
不一定要创建索引。因为更新数据的时候,也需要更新索引
,如果索引太多,在更新索引的时候也会造成负担
,从而影响效率。表
创建过多的索引,并且索引中的列尽可能少。此时,虽然提高了查询速度,同时却会降低更新表
的速度。索引是无序的,插入时可能造成页分裂,因为插入位置是不固定的,如果是自增id的话基本都是在树右边插入,无序key的话,插入很可能在之前的位置,造成页分裂。
例如身份证
、UUID
(在索引比较时需要转为ASCII
,并且插入时可能造成页分裂
)、MD5、HASH、无序长字符串等。
表中的数据被大量更新,或者数据的使用方式被改变后,原有的一些索引可能不再需要。数据库管理员应当定期找出这些索引,将它们删除,从而减少索引对更新操作的影响